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基于改进密集网络和小波分解的自监督单目深度估计
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-07-22

    • 基于改进密集网络和小波分解的自监督单目深度估计

    • Self-supervised monocular depth estimation based on improved densenet and wavelet decomposition

    • “在单目深度估计领域，研究者提出了基于改进密集网络和小波分解的自监督模型，有效提升了小物体特征捕捉和边缘精细化处理能力。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第5期 页码：1682-1691
    • 作者机构：

      1.中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116

      2.中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221116

    • 作者简介：

      程德强（1979-），男，教授，博士.研究方向：机器视觉与模式识别，图像智能检测与信息处理.E-mail： chengdq@cumt.edu.cn

      寇旗旗（1988-），男，讲师，博士.研究方向：机器视觉与模式识别，图像智能检测与信息处理.E-mail： kouqiqi@cumt.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(52204177;52304182);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020QN49)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230820    

      中图分类号： TP391.41

    • 收稿：2023-08-04，

      纸质出版：2025-05-01

    移动端阅览

  • 程德强,王伟臣,韩成功等.基于改进密集网络和小波分解的自监督单目深度估计[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(05):1682-1691. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230820.

    CHENG De-qiang,WANG Wei-chen,HAN Cheng-gong,et al.Self-supervised monocular depth estimation based on improved densenet and wavelet decomposition[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(05):1682-1691. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230820.

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